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Enregistrement W4384469248 · doi:10.54097/hbem.v15i.9223

Assessing the Financial Stability & Investment Potential of Pfizer Inc.

2023· article· en· W4384469248 sur OpenAlexaff
Jiayue Gao, Yidan Zhang

Notice bibliographique

RevueHighlights in Business Economics and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringCompetitor analysisBusinessCapitalizationAccountingMarket capitalizationFinanceStock marketMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pfizer Inc., one of the world’s leading pharmaceutical companies, its performance of the pharmaceutical industry is currently under the spotlight as the market leader in the area, especially in light of the impact of the COVID-19 epidemic starting at the end of 2019. Based on the financial reports and performance status of Pfizer Inc., and its competitors’(AstraZeneca, Merck Pharmaceuticals, and AbbVie) performances in the last two years, important changes in accounting policy, performance evaluation, and overall future strategic development of Pfizer are analyzed and evaluated. As a company that keeps paying more attention to biopharmaceuticals and acquisition, analysis regarding R&D, restructuring charges and risk management will be highlighted. At the same time, comparing Pfizer with the other three companies, analyzing their strengths and weaknesses, and forecasting Pfizer's 2023 development and total stock market capitalization is of great importance. For Pfizer, 2023 will be a turning point and critical year that will determine future product development and total sales performance in the 2023 financial year.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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